一种融合站点和卫星遥感观测的时空三维信息的土壤湿度数据缺失填补方法技术

一种融合站点和卫星遥感观测的时空三维信息的土壤湿度数据缺失填补方法，其特征是：1.收集ESA CCI遥感土壤湿度SM_S和表层10cm的站点实测土壤湿度数据SM_O；2.采用累积概率分布函数匹配方法将站点实测土壤湿度SM_O匹配到卫星遥感土壤湿度SM_S；3.基于CDF匹配法，对遥感数据非缺失期的SM_O和SM_S建立分段线性方程；4.将分段线性方程应用于遥感数据缺失期的SM_O，将计算得到的SMObc添加到SM_S中，得到SM_SO；5.基于DCT

【技术实现步骤摘要】
the discrete cosine transform,DCT
‑
PLS)，能够利用时间和空间的全三维信息来填补地球物理数据集的数据空白，这一方法在缺失数据均匀分布于原始数据集的情况下能取得良好效果。
[0007]然而，对于众多的遥感SM数据集来说，数据缺失并不具有均匀分布的特点。以中国东北的辽河地区的ESA CCI SM为例，遥感SM在植被非生长季连续缺失，且缺失数据覆盖整个辽河地区，这导致时间和空间尺度上SM全三维信息的丢失。当遥感SM连续缺失的范围超过了SM变量时空自相关的范围时，直接对遥感SM数据进行重建的结果必然会与实际数值产生巨大偏差，尤其是在连续缺失的非生长季。

技术实现思路

[0008]专利技术目的是针对以上问题，本专利技术提出一种利用站点观测数据的时间上的完整性和空间上的代表性得到的时空全三维信息，与现有的卫星遥感SM产品进行融合，对现有的DCT
‑
PLS方法的应用进行改进，改进后的方法能够适用于卫星遥感SM产品广泛缺测的地区和时期的土壤湿度数据缺失填补，显著提高数据缺失填补的准确性。
[0009本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合站点和卫星遥感观测的时空三维信息的土壤湿度数据缺失填补方法，其特征是它包括以下步骤：步骤1，收集ESA CCI遥感土壤湿度和表层10cm的站点实测土壤湿度数据，分别记为SM_S和SM_O；步骤2，采用累积概率分布函数(CDF)匹配方法，将站点实测土壤湿度SM_O匹配到卫星遥感土壤湿度SM_S，使匹配后的SM_O_bc与SM_S具有相同的取值范围和累积概率分布状况，减小实测土壤湿度数据与卫星遥感土壤湿度数据之间存在的整体性偏差；步骤3，基于CDF匹配法，对遥感数据非缺失期的SM_O和SM_S建立分段线性方程；步骤4，将分段线性方程应用于遥感数据缺失期的SM_O，将计算得到的SM_O_bc添加到SM_S中，得到SM_SO；步骤5，基于DCT
‑
PLS方法对SM_SO进行数据重建；步骤6，采用RMSE、BIAS和CORR这3个评估指标定量评估偏差校正前后的实测数据与遥感数据之间的误差和重建前后遥感数据和参考数据之间的偏差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的站点实测土壤湿度数据和ESA CCI土壤湿度数据的CDF曲线，以0、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100为划分节点将曲线划分为10段。3.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的获取ESA CCI遥感土壤湿度数据，时间分辨率为天，空间分辨率为0.25
°
，单位为m3/m3。4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：方秀琴，曹煜，郭晓萌，杨露露，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：